Messinvarianz

[engl. measurement invariance; lat. in- un-, variare verändern], [FSE], Messinvarianz ist gegeben, wenn ein Set von Items (Variable, manifeste) in versch. Populationen und/oder unter versch. Bedingungen (z. B. Messzeitpunkten) dasselbe Konstrukt erfasst. Messinvarianz ist notwendig, um Gruppenunterschiede (z. B. Unterschiede zw. versch. Kulturen) bzw. Veränderungen in den Verteilungskennwerten (z. B. Mittelwerten, Varianzen) oder indiv. Werten als Gruppenunterschiede in Konstruktausprägungen bzw. als Veränderungen in Konstruktausprägungen interpretieren zu können. Messinvarianz ist eine Voraussetzung der Testfairness (Differential Item Functioning (DIF)). Messinvarianz wird anhand testtheoret. Modelle (Testtheorie) untersucht. Je nach Skalenniveau der Items und der Konstrukte (latente Variablen) können zur Analyse der Messinvarianz Modelle der Klassischen Testtheorie, Item-Response-Theorie (IRT)), Latenten Klassenanalyse oder der latenten Profilanalyse herangezogen werden. Messinvarianz ist gegeben, wenn die Items in versch. Populationen bzw. unter versch. Bedingungen in derselben Weise mit dem Konstrukt (Variable, latente) verknüpft sind. I. R. der Faktorenanalyse unterscheidet man drei Arten von Messinvarianz. Schwache Messinvarianz liegt vor, wenn sich die Faktorladungen zw. Populationen bzw. Bedingungen nicht unterscheiden. Bei starker Messinvarianz wird zusätzlich angenommen, dass auch die Achsenabschnitte gleich sind. Strikte Messinvarianz setzt zusätzlich Gleichheit der Messfehlervarianzen voraus.